CStdioFilefile;file.Open(path,CFile::modeRead);FILETIMEfile_time;FILETIMElocationtime;GetFileTime(file.m_hFile

建议越短越好，不要超过16个字节，原因如下：数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储；MemStore大小固定，rowkey字段过长,存储的row就越少。

JVM内存分配与GC回收策略这个是大部分java应用程序都会遇到的问题，这里不再阐述2.与HBase运行机制相关的部分配置不合理HBase写入时当memstore达到一定的大小会flush到磁盘保存成HFile

[-hFILE]如果FILE存在且是

CFile类的成员变量：m_hFile：表示一个打开文件的操作系统文件句柄。通过对m_hF

hbase-env.sh]exportJAVA_HOME=/zdq/jdk//配置hbase文件路径[conf/hbase-site.xml]hbase.rootdirfile:/zdq/temp/hbase/hfile

Hbase在逻辑上的存储最小单位是Region，物理上来说事HFile。每个Region由多个HFile组成。

整个用户画像（UserProfile）项目中，数据、业务及技术流程图如下所示：其中数据源存储在业务系统数据库：MySQL数据库中，采用SQOOP全量/增量将数据抽取到HDFS（Hive表中），通过转换为HFile

写入文件voidWriteFile(constchar*szFileName){HANDLEhFile;hFile=CreateFile(szFileName,GENERIC_WRITE|GENERIC_READ

MapReduce生成HFile文件、加载HFile到HBase1、程序代码publicclassTransformHFileextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticfinalStringCOLUMN_FAMILY

Spark生成HFile过程详解前言直接生成hfile的目的是跨过使用hbase客户端，减小客户端，服务器压力。面对每天要往hbase写大量数据的情况的时候非常有优势。

针对大批量插入Hbase的场景，如果单条记录插入的时候效率比较低下，如果可以利用Rdd生成Hfile的话，然后利用BulkLoad导入Hfile的话，则会大大提升导入的速度，废话不说，直接上代码：1.利用

1.场景说明需要对离线的HFile进行解析，默认可以使用如下的方式：hbaseorg.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile-f$HDFS_PATH-p-s这样存在几个问题

Spark处理后的结果数据resultDataFrame可以有多种存储介质，比较常见是存储为文件、关系型数据库，非关系行数据库。各种方式有各自的特点，对于海量数据而言，如果想要达到实时查询的目的，使用HBase作为存储的介质是非常不错的选择。现需求是：Spark对Hive、mysql数据源进行处理，然后将resultDataFrame写入HBase，但是HBase和Spark不在用一个环境，即结果

然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile

参考地址：http://www.aboutyun.com/thread-8603-1-1.html一、MR生成HFile文件[hadoop@h71hui]$viTestHFileToHBase.javaimportjava.io.IOException

使用MapReduce生成HFile文件是导入大量数据到HBase的最快方法总共分为两部分，生成HFile和导入到HBase一、生成HFile1.主程序ConvertToHFiles.javapublicclassConvertToHFilesextendsConfiguredimplementsTool

一、这种方式有很多的优点：1.如果我们一次性入库hbase巨量数据，处理速度慢不说，还特别占用Region资源，一个比较高效便捷的方法就是使用“BulkLoading”方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。2.它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理，直接生成这种hdfs内存储的数据格式文件，然后上传至合适位置，即完成巨量数据快速入库的办法。配合ma

原文地址：http://www.cnblogs.com/luckuan/p/5142203.htmlimportjava.util.Dateimportorg.apache.hadoop.fs.Pathimportorg.apache.hadoop.hbase.client.{HTable,Table,_}importorg.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableByte

转载请标明出处：http://blackwing.iteye.com/blog/1991380hbase自带了ImportTsv类，可以直接把tsv格式（官方教材显示，是\t分割各个字段的文本格式）生成HFile

声明:若要转载,请标明出处.前提:在对于大量的数据导入到HBase中,如果一条一条进行插入,则太耗时了,所以可以先采用MapReduce生成HFile文件,然后使用BulkLoad导入HBase中.引用

最近一直在搞批量生成HFile格式的代码，使用了好多方法，具体如下：方法一、KeyValue生成，代码大致如下：KeyValuekev=newKeyValue(Bytes.toBytes(row.toString

1.hive建表sethive.execution.engine=mr;sethfile.compression=gz;addjarhive-hbase-handler-version.jar;createtablemy_hbase_table(keystring,cf_0_c0string,cf_0_c1string,...)storedasINPUTFORMAT'org.apache.hado

importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.conf.Configured;importorg.apache.hadoop.fs.FileSystem;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguratio

//Thisisthelist.hfile#include#include#includeusingnamespacestd;structnode{intdata;node*next;};classlist

采用hive自带的方法生成Hfile，并将上亿大数据量导入HBASE1.0引入Hbase自带的jar由于采用CDH6.1的版本，hive直接使用Hbase方法会出现异常，hive采用hbase的方法，故需要将对应

强迫操作系统写入磁盘FileMapping写文件这是个简单的filemapping写文件例子：voidTestIOFileMapping(){HANDLEhFile;hFile=CreateFile(L"testfilemapping.foo

HowtocreateLabelFromForumNokiaWikiFollowingcodesnippetshowshowtocreateLabelcontrolinSymbianC++.Step1:LabelTestAppView.hOpenyourLabelTestAppView.hfile.Includeentriesforrequiredheaderfiles

open()打开文件失败错误码：获取错误信息实例：HANDLEhFile=0;hFile=open(“c:\test.txt”,O_RDWR,S_IRWXU|S_IRWXG|S_IRWXO);if(-1

句柄类型说明HWND窗口句柄HINSTANCE当前实列句柄HCURSOR光标句柄HFONT字体句柄HPEN画笔句柄HBRUSH画刷句柄HDC设备环境句柄HBITMAP位图句柄HICON图标句柄HMENU菜单句柄HFILE

open()打开文件失败对应的各种错误码open()打开文件失败错误码：获取错误信息实例：HANDLEhFile=0;hFile=open(“c:\test.txt”,O_RDWR,S_IRWXU|S_IRWXG

regionserver，regionserver存储的是region，region里边很有很多store，一个store对应一个列簇，一个store中有一个memstore和多个storefile，store的底层是hfile

[-hFILE]如果FILE存在且是

查看文件或目录大小~$du-hfile_path//查看某个文件大小,并显示易读的单位~$du-ah//查看当前目录下及其子目录下所有文件的大小生成自签名证书create-ca.sh#!

XV6源代码阅读-文件系统Exercise1源代码阅读文件系统部分buf.hfcntl.hstat.hfs.hfile.hide.cbio.clog.cfs.cfile.csysfile.cexec.c1

bash知识点：文件测试[][[]]test单目测试：-efile：测试文件是否存在-afile：测试文件是否存在-ffile：测试是否为普通文件-d目录：测试是否为目录文件-hfile:测试是否为链接文件

写入会先写WAL文件，然后再写一份到内存中，也就是memstore模块，当满足条件时，memstore才会被flush到底层文件系统，形成HFile。当写入过快时会遇见

cFILE]如果FILE存在且是一个字特殊文件则为真[-eFILE如果FILE存在则为真[-fFILE]如果FILE存在且是一个普通文件则为真[-gFILE]如果FILE存在且已经设置了SGID则为真[-hFILE

[-hFILE]如果FILE存在且是

用hadoopmapreduce任务生成HFile文件，再使用BulkLoad导入到hbase库。

blog.csdn.net/dajuezhao/article/details/6365053转自：http://blog.csdn.net/dajuezhao/article/details/6365053一、MR生成HFile

/usr/bin/perl-wopen(HFile,"/usr/develop-program/conf.txt")||die"Openerror$!"

1.是MFC工程2.创建默认工程:单文档工程3.工程名:JPEGTest4.1在CJPEGTestView类中添加HANDLEm_hFile;CImagem_Image;voidLoadMemImage

上一篇文章主要基于工作流程对compaction进行了介绍，同时说明了compaction的核心作用是通过合并大量小文件为一个大文件来减少hfile的总数量，进而保证读延迟的稳定。

数据组织让我们回顾一下HBase数据的组织架构，首先Table横向切割为多个HRegion，按照一个列族的情况，每一个HRegion之中包含一个MemStore和多个HFile文件，HFile文件设计比较复杂

函数原型：functionOpenFile(constlpFileName:LPCSTR;varlpReOpenBuff:TOFStruct;uStyle:UINT):HFILE;stdcall;函数功能

1.minorCompactionHBase会自动选择一些较小的HFile，并将它们重写成更少且更大的Hfiles，这个过程称为MinorCompaction。

从HBase的架构图上可以看出，HBase中的组件包括Client、Zookeeper、HMaster、HRegionServer、HRegion、Store、MemStore、StoreFile、HFile

运行机制相关配置不合理（hbase-site.xml配置优化）表结构设计不合理以及用户使用方式不合理HBase数据存储过程HBase写入的时候会先写入memstore达到一定大小，会flush到磁盘保存成HFile

本篇对其中的涉及到的HFile和HLog进行单独讲解。在HBase中的所有数据文件都存储在HadoopHDFS文件系统上，格式主要有两种，就是HFile和HLog。一、HFile1.1what？